Zero-touch network is anticipated to inaugurate the generation of intelligent and highly flexible resource provisioning strategies where multiple service providers collaboratively offer computation and storage resources. This transformation presents substantial challenges to network administration and service providers regarding sustainability and scalability. This article combines Distributed Artificial Intelligence (DAI) with Zero-touch Provisioning (ZTP) for edge networks. This combination helps to manage network devices seamlessly and intelligently by minimizing human intervention. In addition, several advantages are also highlighted that come with incorporating Distributed AI into ZTP in the context of edge networks. Further, we draw potential research directions to foster novel studies in this field and overcome the current limitations.


翻译:零接触网络有望开创智能且高度灵活的资源配置策略时代,其中多个服务提供商协同提供计算与存储资源。这一转型给网络管理与服务提供商在可持续性和可扩展性方面带来了重大挑战。本文结合分布式人工智能(DAI)与零接触配置(ZTP)应用于边缘网络。这种结合通过最小化人工干预,有助于实现网络设备的无缝智能管理。此外,本文还强调了在边缘网络背景下将分布式AI集成到ZTP中的多项优势。进一步地,我们提出了潜在的研究方向,以推动该领域的新研究并克服当前局限。

0
下载
关闭预览

相关内容

Explanation:网络。 Publisher:Wiley。 SIT: http://dblp.uni-trier.de/db/journals/networks/
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
世界模型入门:从序贯决策到通用智能体
专知会员服务
6+阅读 · 10月24日
军事域更好使用人工智能的实用指南
专知会员服务
9+阅读 · 10月22日
《衡量语言模型中的作战规划能力》
专知会员服务
14+阅读 · 10月20日
Maven智能系统:帕兰提尔军事人工智能平台详解
专知会员服务
17+阅读 · 10月20日
《测试自动化框架在敏捷软件开发中的角色》
专知会员服务
9+阅读 · 10月20日
俄罗斯如何拦截乌克兰无人机与巡航导弹
专知会员服务
13+阅读 · 10月15日
《武器-目标分配问题:精确与近似求解算法》
专知会员服务
19+阅读 · 10月15日
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员